Python — це мова програмування високого рівня з інтерпретатором загального призначення. На відміну від таких мов, як HTML, CSS і JavaScript, які переважно використовуються у веброзробці, Python вирізняється універсальністю та застосовується у багатьох сферах, зокрема у розробці програмного забезпечення, науці про дані та бекенд-розробці. Цей курс ознайомить вас з основними поняттями Python і надасть навички для створення власних функцій до завершення програми.

Ознайомтеся з основами SQL — від виконання запитів до інтеграції у реальні застосунки. Незалежно від того, чи ви лише починаєте працювати з керуванням базами даних, чи плануєте використовувати SQL для розробки застосунків, цей курс охоплює ключові аспекти. Ви швидко опануєте повний потенціал SQL: від запитів і керування даними до безперешкодної інтеграції у практичні застосування. Після завершення курсу ви матимете впевненість і навички для вирішення практичних завдань за допомогою SQL та підвищення ефективності розробки.

Цей курс ідеально підходить для тих, хто вже має базові знання SQL і бажає поглибити свої навички, опанувавши більш складні концепції для створення потужніших запитів. Протягом курсу ви ознайомитеся з групуванням даних і фільтрацією згрупованих даних. Ви також дізнаєтеся, як працювати з кількома таблицями одночасно, зокрема як їх об'єднувати. Додатково ви дослідите різні типи з'єднань таблиць і способи їх застосування на практиці.

Pandas — це надзвичайно зручна бібліотека для аналізу даних. Вона також розроблена для роботи з великими наборами даних, використовуючи такі структури даних, як DataFrame і Series. Це робить її незамінним інструментом для Data Science. У цьому посібнику ви ознайомитеся з різноманітними статистичними функціями, зокрема з тим, як знаходити кореляції, моди, медіани, а також максимальні та мінімальні значення в наборі даних. Ви також дізнаєтеся, як обробляти пропущені значення та змінювати окремі значення, а також як їх видаляти.

Цей курс містить багато корисних функцій для майбутнього аналітика даних. Ви ознайомитеся з різними способами вилучення даних та навіть зможете встановлювати умови для них. Після цього ви будете знайомі з методами групування даних. Також ви дізнаєтеся, як здійснювати попередню обробку даних. Кожен розділ має власний набір даних, що робить курс захопливим.

Дані оточують нас всюди, і їхнє осмислення надзвичайно важливе. Візуалізація допомагає працювати з даними, знаходячи певні закономірності та інсайти. Ви отримаєте ґрунтовні знання з візуалізації даних за допомогою Python та його бібліотек, таких як matplotlib і seaborn, щоб отримувати максимум інформації з даних у лаконічній та зрозумілій формі.

Опануйте основи роботи з базами даних у Python за допомогою sqlite3 та SQLAlchemy. Навчіться ефективно зберігати, змінювати та отримувати дані, створювати оптимізовані запити та підключати ваші застосунки до баз даних. Отримайте практичний досвід використання як SQL, так і ORM підходів для керування даними через чисті, пітонічні робочі процеси.

Лінійна регресія є ключовим поняттям у прогностичній аналітиці. Вона широко використовується дата-сайентістами, аналітиками даних та статистиками, оскільки її легко побудувати та інтерпретувати, але вона достатньо потужна для багатьох завдань.